TensorFlow vs Keras: Key Difference Between Them

Hvad er Tensor flow?

TensorFlow er et åbent kildekodedeep learning-bibliotek, der er udviklet og vedligeholdt af Google. Det tilbyder dataflow-programmering, som udfører en række maskinlæringsopgaver. Det blev bygget til at køre på flere CPU'er eller GPU'er og endda mobile operativsystemer, og det har flere indpakninger på flere sprog som f.eks. Python, C++ eller Java.

Hvad er Keras?

KERAS er et Open Source Neural Network-bibliotek skrevet i Python der kører oven på Theano eller Tensorflow. Den er designet til at være modulær, hurtig og nem at bruge. Det blev udviklet af François Chollet, en Google-ingeniør. Det er et nyttigt bibliotek til at konstruere enhver dyb læringsalgoritme.

Funktioner af Tensorflow

Her er vigtige funktioner i Tensorflow:

• Hurtigere fejlretning med Python værktøjer
• Dynamiske modeller med Python kontrolstrøm
• Understøttelse af brugerdefinerede og højere ordens gradienter
• TensorFlow tilbyder flere abstraktionsniveauer, som hjælper dig med at bygge og træne modeller.
• TensorFlow giver dig mulighed for at træne og implementere din model hurtigt, uanset hvilket sprog eller hvilken platform du bruger.
• TensorFlow giver fleksibilitet og kontrol med funktioner som Keras Functional API og Model
• Veldokumenteret så let at forstå
• Sandsynligvis den mest populære nemme at bruge med Python

Funktioner af Keras

Her er vigtige funktioner ved Keras:

• Fokus på brugeroplevelse.
• Multi-backend og multi-platform.
• Nem produktion af modeller
• Giver mulighed for nem og hurtig prototyping
• Konvolutionelle netværksstøtte
• Tilbagevendende netværksunderstøttelse
• Keras er udtryksfuld, fleksibel og velegnet til innovativ forskning.
• Keras er en Python-baseret ramme, der gør det nemt at fejlfinde og udforske.
• Meget modulært neurale netværksbibliotek skrevet ind Python
• Udviklet med fokus på giver mulighed for hurtig eksperimentering

TensorFlow vs Keras: Forskellen mellem Keras og Tensorflow

Her er vigtige forskelle mellem Keras og Tensorflow

Fordele ved Tensor flow

Her er fordele/fordele ved Tensor flow

• Tilbyder begge dele Python og API'er, der gør det nemmere at arbejde på
• Bør bruges til at træne og betjene modeller i live-tilstand til rigtige kunder.
• TensorFlow-rammen understøtter både CPU- og GPU-computerenheder
• Det hjælper os med at udføre en underdel af en graf, som hjælper dig med at hente diskrete data
• Tilbyder hurtigere kompileringstid sammenlignet med andre deep learning-rammer
• Det giver automatiske differentieringsfunktioner, der gavner gradientbaseret machine learning algoritmer.

Fordele ved Keras

Her er fordele/fordele ved Keras:

• Det minimerer antallet af brugerhandlinger, der er nødvendigt for hyppig brug
• Giv brugbar feedback ved brugerfejl.
• Keras giver en enkel, ensartet grænseflade, der er optimeret til almindelige brugstilfælde.
• Det hjælper dig med at skrive tilpassede byggeklodser til at udtrykke nye idéer til forskning.
• Opret nye lag, målinger og udvikle avancerede modeller.
• Tilbyd en nem og hurtig prototyping

Ulemper ved Tensor flow

Her er ulemper/ulemper ved at bruge Tensor flow:

• TensorFlow tilbyder ikke hastighed og brug sammenlignet med andre python-frameworks.
• Ingen GPU-understøttelse for Nvidia og kun sprogunderstøttelse:
• Du har brug for en grundlæggende viden om avanceret calculus og lineær algebra, sammen med en erfaring med maskinlæring.
• TensorFlow har en unik struktur, så det er udfordrende at finde en fejl og svært at fejlfinde.
• Det er et meget lavt niveau, da det tilbyder en stejl indlæringskurve.

Ulemper ved Keras

Her er ulemper/ulemper ved at bruge Keras framework

• Det er en mindre fleksibel og mere kompleks ramme at bruge
• Ingen RBM (Restricted Boltzmann Machines) for eksempel
• Færre projekter tilgængelige online end TensorFlow
• Multi-GPU, fungerer ikke 100%

Hvilken ramme skal man vælge?

Her er nogle kriterier, der hjælper dig med at vælge en specifik ramme: